A escolha tomada para apresentar o melhor modelo foi baseada na suposição básica do teste de Hausman, o qual permite aferir da presença de uma correlação significativa entre os efeitos específicos individuais e o conjunto de variáveis explicativas (Greene, 2008).
No processo de aplicação do teste de Hausman, com o objetivo de escolher entre o modelo de efeitos fixos ou o modelo de efeitos aleatórios, e sendo a hipótese nula os efeitos aleatórios em detrimento da alternativa dada pelos efeitos fixos. Procede-se então ao teste dos erros únicos (ui) que estão correlacionados com os regressores, optando pela escolha do modelo de efeitos fixos, dado que o valor de P é 0,000, isto é, estatisticamente significativo, sendo menor que 0,05.
Tabela 4. Modelos estáticos de dados em painel: Efeitos fixos (Modelo I.1) vs. Efeitos aleatórios
(Modelo I.2)
Variável dependente Modelo I. 1 Modelo I. 2 Receitas Efeitos fixos Efeitos aleatórios Variáveis independentes CEO 87575911*** 87575911*** (4437807) (24448016) Salários 1.930936*** 1.930936*** (0.050257) (0.276870) Ativos Correntes 0.247531*** 0.247531 (0.028172) (0.155202) Bolsa de Valores -15448101*** -15448101* (1553560) (8558611) Responsabilidades de curto prazo -0.331996*** -0.331996** (0.028336) (0.156102) Responsabilidades de longo prazo -0.069446*** -0.069446 (0.010093) (0.055603) Observações 608 608 F 990.9834 6443.420 R2 0.984692 0.984692 Hausman (x2) 0.000000 0.000000
Os erros-padrão são apresentados entre parênteses. O teste Wald considera a hipótese nula de significância não comum dos parâmetros das variáveis independentes, contra a hipótese alternativa de significância comum dos parâmetros dessas mesmas variáveis.
*Significativo a 10% **Significativo a 5% ***Significativo a 1% Fonte: Elaboração própria
Segundo o que demonstra a Tabela 4, os resultados dos testes F permitem verificar a existência de alguns efeitos das variáveis independentes (explicativas) sobre a variável dependente, no entanto não se verifica a significância conjunta dos parâmetros.
De acordo com Greene (2008), o resultado obtido mediante a aplicação do teste de Hausman, permite não rejeitar a hipótese nula, ou seja, de que os estimadores do Modelo I. 2 (efeitos aleatórios) são eficazes e compactos.
As estimações dos modelos estáticos providenciam-nos algumas evidências que merecem uma aturada análise e discussão. No que respeita ao modelo de efeitos fixos, não se pode rejeitar a hipótese 1 (o CEO influencia positivamente o valor de marca de um clube), ou seja, um clube possuir um CEO e a influência que este tem nas tomadas de decisão tem um efeito positivo sobre as suas receitas, para um nível de significância estatística de 1%. Em relação à hipótese 2, verifica-se que o nível de salários praticados no clube de futebol tem um efeito positivo e significativo sobre as receitas. Por conseguinte, não se rejeita a hipótese 2, para um nível de significância de 1%. No que diz respeito à hipótese 3, constata-se que os ativos correntes denotam um efeito positivo e significativo sobre as receitas dos clubes, logo não se rejeita a hipótese 3, para um nível de significância estatística de 1%. Tomando por referência a hipótese 4, verifica-se que a admissão a cotação em bolsa tem um efeito negativo e significativo para as receitas dos clubes, isto é, rejeita-se H4, para o nível de 1% de significância. No que respeita à hipótese 5 (as responsabilidades de curto prazo influenciam negativamente o valor de marca), verifica-se que as responsabilidades de curto prazo possuem um efeito negativo e significativo nas receitas dos clubes, logo não se rejeita a hipótese 5, para um nível de 1%. No que respeita a hipótese 6 (as responsabilidades de longo prazo influenciam negativamente o valor de marca), constata-se que as responsabilidades de longo prazo têm um efeito negativo e significativo sobre as receitas dos clubes, logo não se rejeita a hipótese 6, para um nível de 1%
A estimação do modelo estático de efeitos aleatórios rendeu os resultados que a seguir se apresentam. A respeito da hipótese 1, a presença de um CEO revela ter um efeito positivo e significativo sobre as receitas dos clubes, para um nível de significância estatística de 1%, logo não se rejeita a hipótese 1.
Em relação à hipótese 2, verifica-se que o nível de salários tem um efeito positivo e significativo sobre as receitas dos clubes, logo não se rejeita a hipótese 2, para um nível de 1% de significância estatística.
No que diz respeito à hipótese 3, constata-se que os ativos correntes surtem um efeito positivo e não significativo sobre as receitas dos clubes, daí não se rejeitar a hipótese 3. No que concerne à hipótese 4, verifica-se, que estar cotado na bolsa de valores tem um efeito negativo e significativo para as receitas dos clubes, isto é, rejeita-se a hipótese 4, para o nível de 10% de significância estatística. No que respeita à hipótese 5, deteta-se que as responsabilidades de curto prazo surtem um efeito negativo e significativo sobre as receitas dos clubes, logo não se rejeita a hipótese 5, para o nível de 5% de significância estatística. Por último, no que diz respeito à hipótese 6, constata-se que as responsabilidades de longo prazo têm um efeito negativo e não significativo nas receitas dos clubes, o que não permite rejeitar a hipótese 6. Convém sublinhar que os modelos estáticos foram usados, até agora, com o fim de tentar verificar se a variável dependente, isto é, o valor (representado pelas receitas totais) da imagem de marca dos clubes de futebol se adapta aos efeitos fixos e aleatórios decorrentes do conjunto de variáveis independentes previamente selecionadas. No entanto, para complementar esta abordagem empírica, torna-se necessário calcular e apresentar os resultados dos coeficientes de painéis dinâmicos, que incorporam o efeito desfasado da variável dependente supraidentificada. Neste sentido, considera-se uma especificação alternativa do seguinte modelo dinâmico:
Modelo II: Receitas
= y
Receitas it-1 + β0 +β1 (CEO)+ β2
(Salários)+ β3
(Ativos Correntes)+ β4
(Cotação em Bolsa de Valores)+ β5
(Responsabilidades de curto prazo)+ β6
(Responsabilidades de longo prazo)+ αi + ε
itTabela 5. Modelos dinâmicos de dados em painel: (Modelo II.1) Fatores de Liderança(Modelo II.2);
Fatores de Corporate Governance (Modelo II.2); e Modelo completo (Modelo II.3)
Variável dependente Modelo II. 1 Modelo II. 2 Modelo II. 3 Receitas
Variáveis independentes
Receitas it-1 0.011119*** 0.057111*** 0.008338*** (1.54E-10) (1.20E-16) (2.08E-15) CEO 1.62E+08*** 2.35E+08*** (0.080516) (3.01E-05) Salários 1.859216*** 1.599165*** (3.25E-10) (1.53E-13) Ativos Correntes 1.665577*** -0.203694*** (4.78E-15) (1.85E-13) Bolsa de Valores 29614870*** 8423529*** (1.91E-07) (1.22E-06) Responsabilidades de -1.351537*** 0.143833*** curto prazo (5.02E-16) (9.56E-15) Responsabilidades de -0.514749*** 0.212998*** longo prazo (5.28E-15) (5.08E-14) Instrumentos GMM GMM GMM Observações 576 576 576 Wald 1.62E+08*** 29614970*** 8423529*** Os erros-padrão são apresentados entre parênteses. O teste Wald considera a hipótese nula de significância não comum dos parâmetros das variáveis independentes, contra a hipótese alternativa de significância comum dos parâmetros dessas mesmas variáveis.
*Significativo a 10% **Significativo a 5% ***Significativo a 1%
Na tabela 5 apresentada acima, dispõe-se os resultados obtidos mediante a aplicação do estimador do método generalizado de momentos dinâmico (GMM), para as três especificações previamente definidas, ou seja, correspondente à liderança (CEO, salários), à corporate
governance (ativos correntes, bolsa de valores, responsabilidades de curto prazo e
responsabilidades de longo prazo), e ao modelo completo.
Através da análise dos resultados obtidos mediante as estimações dos modelos dinâmicos de dados em painel, verifica-se que a hipótese 1 (que diz respeito à influência de um CEO) e a hipótese 2 (que testa o efeito do nível de salários praticado), têm um efeito positivo e significativo sobre as receitas, não se rejeitando ambas as hipóteses, para um nível de significância estatística de 1%. Em relação à hipótese 3, constata-se que os ativos correntes têm um efeito negativo e significativo sobre as receitas dos clubes, o que leva à rejeição da hipótese 3, para o nível de 1% de significância estatística. A respeito da hipótese 4, a admissão a cotação em bolsa tem um efeito positivo e significativo sobre as receitas do clube de futebol, logo não se rejeita a hipótese 4, para o nível de 1% de significância estatística. Em relação às hipóteses 5 e 6, verifica-se que as responsabilidades de curto prazo e as responsabilidades de longo prazo dos clubes denotam ter um efeito positivo e significativo sobre as receitas dos clubes de futebol, logo rejeitam-se as hipóteses 5 e 6, para um nível de 1% de significância estatística.
De seguida, na tabela 6 faz-se referência às evidências empíricas encontradas nos diferentes modelos, tendo presente as evidências empíricas previamente obtidas na literatura, que versa as diferentes relações entre o valor de marca, a liderança e a corporate governance.
Tabela 6. As relações entre o valor de marca dos clubes de futebol, a liderança e a corporate governance: Resultados esperados vs. Resultados obtidos
Fonte: Elaboração própria; Legenda: n.s. Não significativo Valor de Marca (v.dep.) Hipóteses Modelo Conceptual: Proxies Resultados esperados Resultados obtidos M I. 1 M I. 2 M II. 3 H1 Liderança CEO + + + + H2 Salários + + + + H3 Corporate Governance Ativos Correntes + + + (n.s.) - H4 Bolsa de Valores + - - + H5 Responsabilidades de curto prazo - - - + H6 Responsabilidades de longo prazo - - - (n.s.) +